يقترب DeepMind من المعيار الذهبي في الرياضيات المعقدة في أحدث اختراق للذكاء الاصطناعي
افتح ملخص المحرر مجانًا
رولا خلف، محررة الفايننشال تايمز، تختار قصصها المفضلة في هذه النشرة الأسبوعية.
استخدم Google DeepMind الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات باستثناء مهارات حل المشكلات الهندسية التي يتمتع بها ألمع الطلاب في العالم، مما أدى إلى تعزيز السعي الثمين لتطبيق التكنولوجيا سريعة النمو على الرياضيات المعقدة.
أجاب نظام AlphaGeometry، التابع لشركة التكنولوجيا العملاقة، بشكل صحيح على 25 سؤالًا من أصل 30 سؤالًا من الأولمبياد الدولي للرياضيات بالمدرسة الثانوية، وفقًا لورقة بحثية نُشرت في مجلة Nature يوم الأربعاء.
ويسلط هذا الأداء، القريب من معيار الحائز على الميدالية الذهبية للمنافسين من البشر، الضوء على كفاءة الذكاء الاصطناعي المتزايدة في الرياضيات والعقبات التي لا تزال قائمة. إن تحديات التفكير والتعلم التي تقدمها الرياضيات المعقدة تجعلها اختبارًا مهمًا في الجهود المبذولة لإنشاء ذكاء عام اصطناعي (AGI) يمكن أن يساوي البشر أو يتفوق عليهم.
قال Quoc V Le، الباحث في DeepMind: “هذه خطوة حاسمة نحو بناء الذكاء الاصطناعي العام”. “هذا مثال آخر يعزز كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدنا في تطوير العلوم – وفهم أفضل للعمليات الأساسية التي تحدد كيفية عمل العالم.”
AlphaGeometry هو ما يسمى بالنظام الرمزي العصبي الذي ينشر مزيجًا من تعلم اللغة والتفكير الاستنتاجي. تقارن الشركة الطريقة الهجينة بعبارة “التفكير السريع والبطيء”، وهي العبارة التي صاغها عالم النفس دانييل كانيمان لوصف قوة تسخير التعرف السريع على الأنماط من أجل تفكير منطقي أكثر تداولاً.
يقدم هذا النهج ما وصفه تريو إتش ترينه، وهو عضو آخر في فريق أبحاث DeepMind، بأنه “الأفضل في كلا العالمين” لحل المشكلات في الهندسة. إن هذا المجال مألوف لنا جميعًا على المستوى اليومي لملاحظة الأشكال والفضاء، ومع ذلك فهو مدعوم بسقالات معقدة من النظرية الرياضية.
قام الباحثون ببناء مجموعة من 100 مليون نموذج من بيانات الهندسة الاصطناعية كمجموعة معلومات لتدريب النظام على العمل. كان أداءه 25 من أصل 30 قريبًا من 25.9 لمعيار الفائزين من البشر في أولمبياد الرياضيات من عام 2000 إلى عام 2022 – ومتقدمًا بفارق كبير عن النتيجة البالغة 10 التي حققها النظام الآلي المتطور السابق.
ومع ذلك، وجدت شركة AlphaGeometry بعض المشكلات شاقة والبعض الآخر مربكًا. ولم تكن قادرة على حل لغز الدوائر المتقاطعة التي تم تصدعها في أولمبياد عام 1979 من قبل عالم الرياضيات الفيتنامي لي با خانه ترينه – الذي كان مصدر إلهام لبعض الباحثين.
الهدف الأكبر لشركة DeepMind والباحثين الآخرين هو إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التعامل مع المسائل الرياضية التي أثبتت أنها تتجاوز العقل البشري.
قال ميخائيل بورتسيف، زميل لانداو للذكاء الاصطناعي في معهد لندن للعلوم الرياضية، إن عمل ديب مايند كان خطوة كبيرة إلى الأمام – ولكن “فقط في حدود التحدي الذي يضعه لنفسه”.
وأضاف أن “التحدي الأكبر لا يزال قائما”. “أي لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف رياضيات جديدة لحل سؤال لم تتم الإجابة عليه بعد”.
إن احتمال حدوث لحظة مميزة لنظام رياضي يعتمد على الذكاء الاصطناعي في التغلب على منافس بشري، كما فعل كمبيوتر الشطرنج ديب بلو مع بطل العالم غاري كاسباروف في عام 1997، لا يزال بعيد المنال.
قالت شركة DeepMind إنها ليست لديها خطط حتى الآن للمشاركة في الأولمبياد الدولي للرياضيات، على الرغم من أن الشركة لم تستبعد ذلك في الوقت الذي تمضي فيه قدمًا نحو عالم الرياضيات الدقيق.
